首先，應用的場合和解決的問題不壹樣。分布式計算比較傾向於在計算尋找模式的東西，窮舉暴力之類的計算。分布式的計算被分解後的小任務互相之間有獨立性，節點之間的結果幾乎不互相影響，實時性要求不高。而並行計算則比較傾向於壹些海量數據進行分析處理的場合，每個節點的每壹個任務塊都是必要的，計算的結果相互影響，要求每個節點的計算結果要絕對正確，並且在時間上做到同步。舉例來說，像MD5破解，就比較適合使用大規模的分布式計算來窮舉，但對海量日誌數據進行處理來分析用戶行為就比較適合並行計算處理。 其次，實現方式區別比較大。分布式計算會是壹個比較松散的結構，並行計算則是各節點之間通過高速網絡或其它總線之類的東西連接。因此並行計算壹般在企業內部進行，而分布式計算可能會跨越局域網，或者直接部署在互聯網上，節點之間幾乎不互相通信。很多公益性的項目，就是的使用分布式計算的方式在互聯網上實現，比如以尋找外星人為目的的SETI項目。
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